การทำ Sharding และ Scaling Out PostgreSQL

Sharing is caring!

เมื่อระบบฐานข้อมูลเติบโตขึ้น การ Scaling Out หรือการขยายระบบ เพื่อรองรับข้อมูลและโหลดที่มากขึ้นเป็นสิ่งจำเป็น PostgreSQL มีวิธีการหลายแบบ เช่น Sharding, Partitioning, และการใช้ Tools เสริมอย่าง Citus, PL/Proxy, และ Foreign Data Wrapper (FDW) บทความนี้จะอธิบายแนวคิด วิธีการ และตัวอย่างการใช้งานจริง

1. Scaling Up vs Scaling Out

– Scaling Up → เพิ่ม CPU, RAM, Storage ในเครื่องเดียว (Vertical Scaling)
– Scaling Out → กระจายข้อมูลออกไปหลายเครื่อง (Horizontal Scaling)

2. Sharding คืออะไร?

Sharding คือการแบ่งฐานข้อมูลออกเป็นหลายส่วน (Shard) แต่ละ Shard มีข้อมูลเฉพาะบางส่วน ช่วยลดภาระและกระจายโหลดไปยังหลายเครื่อง

-- ตัวอย่างแนวคิด Sharding
-- Users Shard 1
CREATE TABLE users_shard1 (LIKE users INCLUDING ALL);

-- Users Shard 2
CREATE TABLE users_shard2 (LIKE users INCLUDING ALL);
  

3. การใช้ Foreign Data Wrapper (FDW)

PostgreSQL รองรับการเชื่อมต่อฐานข้อมูลอื่นผ่าน postgres_fdw ทำให้สามารถ Query ข้าม Shard ได้เหมือนเป็นตารางเดียวกัน

CREATE EXTENSION postgres_fdw;

CREATE SERVER shard1 FOREIGN DATA WRAPPER postgres_fdw
OPTIONS (host '10.0.0.1', dbname 'mydb', port '5432');

CREATE USER MAPPING FOR postgres
SERVER shard1
OPTIONS (user 'postgres', password 'secret');

IMPORT FOREIGN SCHEMA public
FROM SERVER shard1 INTO public;
  

4. การใช้ CitusDB

Citus เป็น Extension ของ PostgreSQL ที่ช่วยทำ Sharding และ Distributed Query อัตโนมัติ เหมาะสำหรับ Big Data และ Analytics

ติดตั้ง Citus

CREATE EXTENSION citus;
  

สร้าง Distributed Table

-- กำหนด Column ที่ใช้เป็น Shard Key
SELECT create_distributed_table('orders', 'customer_id');
  

5. การใช้ PL/Proxy

PL/Proxy เป็น Framework สำหรับทำ Function-based Sharding โดย Route Query ไปยัง Shard ที่เหมาะสม

CREATE FUNCTION get_user_shard(user_id int) RETURNS int AS $$
  SELECT (user_id % 4) + 1;
$$ LANGUAGE SQL;
  

6. การ Query ข้าม Shard

-- Query รวมจากหลาย Shard
SELECT * FROM users_shard1
UNION ALL
SELECT * FROM users_shard2;
  

หรือใช้ FDW/Citus ช่วยให้ Query ทำงานข้าม Node ได้อัตโนมัติ

7. Best Practices

• เลือก Shard Key ให้เหมาะสม (เช่น user_id, customer_id)
• หลีกเลี่ยง Cross-Shard JOIN ที่บ่อยเกินไป
• ใช้ Citus หรือ FDW เพื่อลดความซับซ้อน
• ทำ Monitoring แต่ละ Shard ด้วย pg_stat_statements, Prometheus
• วางแผนการ Backup/Restore ที่สอดคล้องกับ Multi-node

สรุป

การทำ Sharding และ Scaling Out PostgreSQL ช่วยให้ระบบรองรับข้อมูลปริมาณมากและโหลดการใช้งานสูง โดยมีหลายทางเลือก เช่น FDW, Citus, PL/Proxy การเลือกใช้ขึ้นอยู่กับ Use Case ของระบบ เช่น Analytics, OLTP, หรือ Microservices หากทำอย่างเหมาะสม PostgreSQL สามารถรองรับการทำงานระดับ Enterprise ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

SEO Keywords

PostgreSQL Sharding,Postgres Scaling Out,CitusDB PostgreSQL,Postgres Foreign Data Wrapper,PL/Proxy Sharding,Distributed PostgreSQL,Postgres Big Data Scaling